焊接機器人、無人機巡檢、GIS地理信息係統和SCADA自動化控製係統……日前，多項智能技術裝備在第八屆中國國際管道會(hui) 議（CIPC）暨技術裝備與(yu) 成果展上展出，油氣管網智能化技術覆蓋焊接、感知、監控、巡檢、數據分析全鏈條。同期，由國家管網集團研發的1422毫米超大口徑天然氣管道內(nei) 檢測裝備、大型天然氣管網仿真係統也首次亮相。
數字孿生、AI檢測、無人機巡檢等技術正在顛覆傳(chuan) 統管道運營模式，管道泄漏實時預警、定位精度突破米級、大數據分析優(you) 化輸送效率、全自動焊接機器人等自動化施工裝備，推動建設效率大幅提升。從(cong) “鋼鐵巨龍”到“智慧脈絡”，新技術、新材料正在重塑油氣管網運輸體(ti) 係。
■■ 發展規模與(yu) 數智化並進
目前，我國主幹油氣管網總裏程超10萬(wan) 公裏，輸氣能力從(cong) 2020年2230億(yi) 立方米增至目前的3940億(yi) 立方米，增幅達76%。廣東(dong) 、浙江、甘肅、福建、海南等省級管網已融入“全國一張網”，中俄東(dong) 線、川氣東(dong) 送二線等戰略性工程加速推進，預計今年全國油氣管網規模將達21萬(wan) 公裏左右。聯通東(dong) 西、貫通南北的“全國一張網”正加速形成，油氣基礎設施“硬瓶頸”基本消除。
在油氣管網“裏程數”不斷刷新的同時，數字化與(yu) 智能化也不斷賦能管網發展，進一步提升油氣供應保障能力。
例如，此次展出的大型長輸天然氣管網在線仿真係統破解了製約我國大型油氣管網的技術難題，填補了國內(nei) 管網仿真工業(ye) 產(chan) 品的空白，保障了能源數據安全與(yu) 自主可控，為(wei) 智能管網建設和能源轉型提供了核心技術支撐，已在3萬(wan) 公裏天然氣管道上線運行。
同時，國家管網集團1422毫米超大口徑天然氣管道內(nei) 檢測裝備的成功研發，標誌著我國在能源管道關(guan) 鍵核心技術領域的自主創新能力獲得新突破，經中試試驗驗證，可較好識別管道本體(ti) 損傷(shang) 及應力狀態，為(wei) 超大口徑管道的完整性管理提供技術保障。
■■ 不斷探索新模式
油氣管網建設穩步推進，低碳化、綠色化不斷培育能源管輸新業(ye) 態，有序推動管道輸氫、氨醇管道輸送等新業(ye) 態發展，推動油氣基礎設施建設、培育新質生產(chan) 力成為(wei) 行業(ye) 趨勢。
當下，油氣管網行業(ye) 不斷拓展多介質輸送體(ti) 係。推動氫能、CCUS、綠色甲醇等新型能源管輸技術研發，構建“油、氣、氫、氨”多能互補的輸送網絡。同時，加快深海油氣勘探與(yu) 海底管道建設，例如南海、東(dong) 海區域的資源開發，提升能源供應多元化。
國家管網集團科技部總經理趙賞鑫表示，“雙碳”目標下，我國加快調整優(you) 化產(chan) 業(ye) 結構、能源結構，不斷推進能源低碳轉型，低碳轉型是打造管道行業(ye) 增長“第二曲線”的重大機遇。
據預測，2060年我國氫氣年需求量有望增至11億(yi) 噸，CCUS潛力將達到10億(yi) 噸，氫氣、二氧化碳、甲醇/液氨等多種介質靈活儲(chu) 運將拓展管網邊界，為(wei) 管網帶來新的發展機遇，以戰新產(chan) 業(ye) 開啟行業(ye) 增長“第二曲線”。
此外，行業(ye) 和企業(ye) 注重綠色技術研發，通過攻關(guan) 管道新型材料與(yu) 高效建設技術，引領管道工程技術重構。同時，打造智能化設計平台，研發管道全工序智能施工係列技術裝備，創新引領管道“工程技術重構”，帶動管道建設能力實現跨越式發展。
■■ 加速轉向“數據驅動”
中國工程院院士黃維和表示，數智引領是推動管道行業(ye) 轉型升級的必由之路，但當前油氣管網數字化、智能化仍麵臨(lin) 挑戰。
“現階段來看，數據孤島與(yu) 標準化不足。不同裝備、係統的數據格式和通信協議差異大，跨平台數據整合困難，導致‘信息孤島’問題長期存在。同時，老舊管道係統改造需兼容新型數字化技術，但缺乏統一標準，增加了技術適配成本。”黃維和說。
此外，智能化技術應用深度有限。當前，人工智能和大數據分析等技術在勘探開發環節已有試點，但在管網運維、風險預測等場景的成熟應用仍不足。智能傳(chuan) 感器、無人機巡檢等設備的覆蓋率不足，部分區域仍依賴人工操作，實時監控能力受限。
黃維和表示，目前管道智能化還處在起步階段，數字體(ti) 不完整、不連續，無法有效利用。數字孿生體(ti) 建設也較為(wei) 緩慢。同時，管網數字化涉及大量敏感數據，需應對黑客攻擊、數據泄露等風險，現有加密技術和防護體(ti) 係仍需升級。
與(yu) 會(hui) 專(zhuan) 家表示，油氣管網數字化、智能化轉型麵臨(lin) 技術、安全、管理、人才等多維度挑戰，需通過統一數據標準、強化安全防護、優(you) 化頂層設計和深化產(chan) 教融合等係統性措施逐步突破，加速實現從(cong) “經驗驅動”向“數據驅動”的產(chan) 業(ye) 升級。
